본 논문은 지능형 비디오 감시 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 지능형 비디오 감시 시스템은 기존 CCTV를 활용한 비디오 감시 시스템에 비해 운영의 효율성이 뛰어나며 야간, 날씨 등의 운영환경에 무관하게 동작하는 장점을 가지고 있다. 시스템의 하드웨어는 디지털 미디어 프로세서와 비디오 인코더, 비디오 디코더 칩을 기반으로 설계하고 구현하였으며, 소프트웨어는 적외선 영상의 온도분포를 분석하고 화재와 같은 재난 상황을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 시제품의 시험 평가 결과, 제시된 요구 기능을 모두 만족하였으며 시스템의 실용성을 확인하였다.
CCTV(Closed-circuit Television)는 사고 예방 및 시설 안전을 위해 매년 설치대수가 증가함에 따라 1인당 CCTV에 노출되는 횟수가 증대되고 있으며, 노출되는 대상의 프라이버시 보호를 위해 지능형 영상감시 시스템 기술이 각광받고 있다. 지능형 영상감시 시스템은 촬영된 영상 데이터에 대한 단순한 식별에서 피사체의 행동 유형과 현장 상황 판단 등을 수행하거나, 촬영된 피사체의 정보가 노출될 수 있는 정보를 외부로 유출되지 않도록 프라이버시 보호를 위한 처리 과정을 진행한다. 제안된 기술은 영상감시 시스템에 적용되어 영상감시 시스템으로부터 촬영된 원본 영상 정보를 유사 영상 정보로 변환함으로서 외부에 원본 영상 정보가 유출되지 않도록 하는 기술이다. 본문에서는 미리 설정된 유사도에 근접하는 가상의 얼굴 이미지를 삽입하는 영상 변환메커니즘을 제안한다.
시민들의 안전을 위한 영상통합관제센터에는 수많은 CCTV 카메라가 연결되어 많은 채널의 영상을 소수의 관제사가 관제하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 많은 채널의 영상을 효과적으로 관제하기 위하여 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템을 제안한다. 안전지도는 범죄 발생 빈도를 데이터베이스로 구축하고, 범죄 발생 위험 정도를 표현하고, 범죄 취약 계층인 여성이 범죄 위험 지역으로 진입하면 영상통합관제센터의 관제사가 주목할 수 있도록 한다. 성별 구분을 보행자 검출 및 추적 그리고 딥러닝을 통하여 성별을 구분한다. 보행자 검출은 Adaboost 알고리즘을 이용하고, 보행자 추적을 위한 확률적 데이터 연관 필터(probablistic data association filter)를 적용한다. 보행자의 성별을 구분하기 위하여 비교적 간단한 AlexNet를 적용하여 성별을 판별한다. 실험을 통하여 제안하는 성별 구분 방법이 종래의 알고리즘에 비하여 성별 구분에 효과적임을 보인다. 또한 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템 구현 결과를 소개한다.
Video surveillance data, which is used for preemptive or post-emptive action against any event or accident, is required for monitoring the location, but is reducing the capacity of the image data by removing intervals for cost reduction and system persistence. Such a video surveillance system is fixed in a certain position and monitors the area only within a limited angle, or monitors only the fixed area without changing the angle. At this time, the video surveillance system that is monitored only within a limited angle shows that the variation object such as the floating population shows different status in the image, and the background of the image maintains a generally constant appearance. The static objects in the image do not need to be stored in all the images, unlike the dynamic objects that must be continuously shot, and occupy a storage space other than the necessary ones. In this paper, we propose a mechanism to analyze the image, store only the small size image for the fixed background, and store it as image data only for variable objects.
기존의 아날로그 방식의 카메라 감시 시스템은 활용 거리와 데이터를 저장하기 위해 필요한 총간의 제약으로 인해 다양한 응용 시스템으로 개발되는데 많은 제약이 있었다. 그러나, 네트워크과 컴퓨터 기술의 발전으로 카메라 감시 시스템은 웹 브라우저를 사용하여 공간적인 제약 없이 원격으로 제어 될 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 디지털 데이터 압축 기술 및 관리 기술을 이용하여, 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하고 인출할 수 있게 되었다. 본고에서는 인덱스 탐색 알고리듬이라는 효율적인 데이터베이스 관리 및 검색 방식을 사용한 원격 카메라 감시 시스템을 제시하고 움직임 탐지의 효율적인 알고리듬을 제안한다. 이 새로운 알고리듬을 이용하여 웹캠이라 불리는 리눅스 기반 시스템을 개발하였고, 사용자 인증을 통해 원격지에서 동시에 여러 대의 카메라를 제어하고, 카메라를 통해 얻어진 디지털 이미지 및 탐색 로그를 저장 및 재생할 수 있는 실용적인 원격 카메라 보안 시스템을 제시한다.
한우 발정기의 조기 탐지는 축산 농가의 경제성을 향상시키는 매우 중요한 연구 과제 중 하나이다. 이를 위한 다양한 방법들이 제안되었으나, 현재까지도 시스템의 경제성 문제를 포함한 조기 발정 탐지 및 탐지 정확도 등에 여전히 취약한 점이 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 축사내 승가 행동을 포함하는 한우의 특이 행동들을 탐지하는 다중 객체의 특이 행동 탐지 프로토타입 시스템을 제안한다. 다중 객체의 특이 행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황 혹은 비정상적인 행동들을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 제안된 시스템은 한우 축사에 고정 설치된 카메라의 입력 동영상으로 부터 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 특이 행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 실제로 진주에 위치한 한 축사에서 취득한 한우 암소의 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
현대사회는 보안과 안전이 중요해지면서 감시카메라들이 여러 곳에 설치되어 있다. 하지만 감시영상을 보고 상황을 파악하는 것은 여전히 사람의 몫으로 인력과 시간이 소모된다. 그래서 자동으로 감시영상을 분석하여 주요 사건 중심으로 요약해 주는 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 감시영상에서 존재하는 다수의 사람을 추적하고, 추적을 통해 얻은 정보를 이용하여 감시영상을 요약하는 방법을 제안한다. 제안하는 감시영상 요약 시스템은 조명보정을 적용하여 배경제거한 후 다수의 사람을 추출하고, 추출된 사람의 추적 정보를 상태 데이터베이스에 저장한다. 추적을 통해 얻은 정보로 추적 대상들의 추적 경로, 움직임 상태, 지체시간, 카메라 안으로의 출입시간 등을 사용한다. 또 사람의 움직임에 따라 6 가지(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast and Exit)로 움직임 상태를 분류하였고, 움직임 상태를 시간별, 공간별로 요약 그래프로 나타내 추적대상의 움직임 상태를 빠르게 파악할 수 있다.
The surveillance system for urban transit now adapt the newest IT technology. The Surveillance system analyzes the video information from various cameras intelligently and determines the critical status automatically. Other sensors, for example fire sensor and audio sensor are used in the surveillance system for increasing the correctness of surveillance. The surveillance system tries to increase the performance of surveillance by gathering lots of information for the current situation and analyzing them intelligently. IP-Based Integrated system needs the distributed computer system with location and functions. For correctly running this system, a distributed software is needed. In this paper, we study the distributed software for IP-based integrated surveillance system. The required functions, safety and extendability are suggested.
In the images of a video camera employed for surveillance, detecting targets by extracting foreground image is of great importance. The foreground regions detected, however, include not only moving targets but also their shadows. This paper presents a novel technique to detect shadow pixels in the foreground image of a video camera. The image characteristics of video cameras employed, a web-cam and a CCD, are first analysed in the HSV color space and a pixel-level shadow detection technique is proposed based on the analysis. Compared with existing techniques where unified criteria are used to all pixels, the proposed technique determines shadow pixels utilizing a fact that the effect of shadowing to each pixel is different depending on its brightness in background image. Such an approach can accommodate local features in an image and hold consistent performance even in changing environment. In experiments targeting pedestrians, the proposed technique showed better results compared with an existing technique.
In video surveillance system, the exposure of a person's face is a serious threat to personal privacy. To protect the personal privacy in large amount of videos, an automatic face detection method is required to locate and mask the person's face. However, in real-world surveillance videos, the effectiveness of existing face detection methods could deteriorate due to large variations in facial appearance (e.g., facial pose, illumination etc.) or degraded face (e.g., occluded face, low-resolution face etc.). This paper proposes a new face detection method based on multi-level facial features. In a video frame, different kinds of spatial features are independently extracted, and analyzed, which could complement each other in the aforementioned challenges. Temporal domain analysis is also exploited to consolidate the proposed method. Experimental results show that, compared to competing methods, the proposed method is able to achieve very high recall rates while maintaining acceptable precision rates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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